<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
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  <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  <title>预定义常量</title>
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    <li><a href="index.html">PHP Manual</a></li>
    <li><a href="book.fann.html">FANN</a></li>
    <li>预定义常量</li>
  </ul>
</div>
<div id="layout">
  <div id="layout-content"><div id="fann.constants" class="appendix">
 <h1>预定义常量</h1>

 <p class="simpara">下列常量由此扩展定义，且仅在此扩展编译入 PHP 或在运行时动态载入时可用。</p>
 <p class="para">
  <dl id="constants.fann-train">
   <strong class="title">训练算法</strong>
   
    <dt id="constant.fann-train-incremental">
     <strong><code>FANN_TRAIN_INCREMENTAL</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      标准反向传播算法，每次训练匹配后权重都会更新。这意味着在每个单历元中权重会被更新很多次。因为这个原因，很多问题使用这个算法将会训练的非常快，然而其他更高级的问题的训练效果不是很好。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-train-batch">
     <strong><code>FANN_TRAIN_BATCH</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      标准反向传播算法，计算均方差误差后权重值将会更新。 这意味着每个单历元只会更新一次。因为这个原因，很多问题使用这个算法会训练的很慢。但是计算出的均方差误差比增量训练的效果更好，使用这个算法某些问题将会得到更好的解决方案。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-train-rprop">
     <strong><code>FANN_TRAIN_RPROP</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      一个更高级的批训练算法，对于很多问题该算法还会获得很好的结果。RPROP 训练算法是自适应的，因此不需要使用 learning_rate. 其他一些参数用来设置 RPROP 算法工作的方式，只推荐给那些知道 RPROP 算法如何工作的人来设置。RPROP 训练算法是被 Riedmiller 和 BraunSome 在1993年提出来的，实际上此处使用的是由 Igel 和 Husken 在2000年提出来的 iRPROP 训练算法，它是标准 RPROP 训练算法的一个变种。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-train-quickprop">
     <strong><code>FANN_TRAIN_QUICKPROP</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      一个更高级的批训练算法，对于很多问题该算法还会获得很好的结果。quickprop 训练算法使用 learning_rate 参数和其他更高级的参数，
      但是只有当用户真正明白 quickprop 训练算法如何工作的时候才建议修改这些高级参数。 quickprop 训练算法是被 Fahlman 在1988年描述的。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-train-sarprop">
     <strong><code>FANN_TRAIN_SARPROP</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      更高级的训练算法，只在2.2版本中可用。
     </span>
    </dd>

   
  </dl>

  <dl id="constants.fann-activation-funcs">
   <strong class="title">Activation functions</strong>
   
    <dt id="constant.fann-linear">
     <strong><code>FANN_LINEAR</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      线性激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-threshold">
     <strong><code>FANN_THRESHOLD</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      阈值激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-threshold-symmetric">
     <strong><code>FANN_THRESHOLD_SYMMETRIC</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      阈值激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-sigmoid">
     <strong><code>FANN_SIGMOID</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      Sigmoid激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-sigmoid-stepwise">
     <strong><code>FANN_SIGMOID_STEPWISE</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      逐步线性逼近 Sigmoid 激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-sigmoid-symmetric">
     <strong><code>FANN_SIGMOID_SYMMETRIC</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      对称 Sigmoid 激励函数， 又名：tanh.
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-sigmoid-symmetric-stepwise">
     <strong><code>FANN_SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      逐步线性逼近对称 Sigmoid 激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-gaussian">
     <strong><code>FANN_GAUSSIAN</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      Gaussian (高斯) 激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-gaussian-symmetric">
     <strong><code>FANN_GAUSSIAN_SYMMETRIC</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      对称 gaussian (高斯)激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-gaussian-stepwise">
     <strong><code>FANN_GAUSSIAN_STEPWISE</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      逐步 gaussian (高斯)激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-elliot">
     <strong><code>FANN_ELLIOT</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      快速(类sigmoid)激励函数，由 David Elliott 定义的。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-elliot-symmetric">
     <strong><code>FANN_ELLIOT_SYMMETRIC</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      快速(类对称sigmoid)激励函数，由 David Elliott定义的。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-linear-piece">
     <strong><code>FANN_LINEAR_PIECE</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      有界线性激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-linear-piece-symmetric">
     <strong><code>FANN_LINEAR_PIECE_SYMMETRIC</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      有界线性激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-sin-symmetric">
     <strong><code>FANN_SIN_SYMMETRIC</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      周期sin(正弦)激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-cos-symmetric">
     <strong><code>FANN_COS_SYMMETRIC</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      周期cos(余弦)激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-sin">
     <strong><code>FANN_SIN</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      周期sin(正弦)激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-cos">
     <strong><code>FANN_COS</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      周期cos(余弦)激励函数。
     </span>
    </dd>

   
  </dl>

  <dl id="constants.fann-errorfunc">
   <strong class="title">Error function used during training</strong>
   
    <dt id="constant.fann-errorfunc-linear">
     <strong><code>FANN_ERRORFUNC_LINEAR</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      标准线性误差函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-errorfunc-tanh">
     <strong><code>FANN_ERRORFUNC_TANH</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      Tanh 误差函数， 通常更好但是要求更低的学习率。该误差函数当有目标输出时将会和期望值有很大的不同，然而没有目标输出时只有很小不同。此激励函数在层叠训练和增量训练。
     </span>
    </dd>

   
  </dl>

  <dl id="constants.fann-stopfunc">
   <strong class="title">Stop criteria used during training</strong>
   
    <dt id="constant.fann-stopfunc-mse">
     <strong><code>FANN_STOPFUNC_MSE</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      停止准则是均方误差(MSE)值。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-stopfunc-bit">
     <strong><code>FANN_STOPFUNC_BIT</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      停止准则是失败时的比特位数。比特位数意味着输出神经元的个数超过了失败时的比特位数 (参考 fann_get_bit_fail_limit, fann_set_bit_fail_limit). 位数在所有的训练数据中都会被计数，所以这个数组将会比训练数据的数量更高。
     </span>
    </dd>

   
  </dl>

  <dl id="constants.fann-nettype">
   <strong class="title"> <span class="function"><a href="function.fann-get-network-type.html" class="function">fann_get_network_type()</a></span> 是用来定义网络类型</strong>
   
    <dt id="constant.fann-nettype-layer">
     <strong><code>FANN_NETTYPE_LAYER</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      每一层只能连接下一层。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-nettype-shortcut">
     <strong><code>FANN_NETTYPE_SHORTCUT</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      每一层与所有以下层有连接。
     </span>
    </dd>

   
   </dl>

  <dl id="constants.fann-e">
   <strong class="title">Errors</strong>
   
    <dt id="constant.fann-e-no-error">
     <strong><code>FANN_E_NO_ERROR</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      无误差。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-cant-open-config-r">
     <strong><code>FANN_E_CANT_OPEN_CONFIG_R</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      无法打开读取配置文件。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-cant-open-config-w">
     <strong><code>FANN_E_CANT_OPEN_CONFIG_W</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      无法打开写入配置文件。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-wrong-config-version">
     <strong><code>FANN_E_WRONG_CONFIG_VERSION</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      配置文件的错误版本。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-cant-read-config">
     <strong><code>FANN_E_CANT_READ_CONFIG</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      从配置文件读取信息的错误。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-cant-read-neuron">
     <strong><code>FANN_E_CANT_READ_NEURON</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      从配置文件读取神经元信息的错误。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-cant-read-connections">
     <strong><code>FANN_E_CANT_READ_CONNECTIONS</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      从配置文件读取连接的错误。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-wrong-num-connections">
     <strong><code>FANN_E_WRONG_NUM_CONNECTIONS</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      连接数和期望的值不相等。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-cant-open-td-w">
     <strong><code>FANN_E_CANT_OPEN_TD_W</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      无法打开训练数据文件写入内容。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-cant-open-td-r">
     <strong><code>FANN_E_CANT_OPEN_TD_R</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      无法打开训练数据文件读取内容。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-cant-read-td">
     <strong><code>FANN_E_CANT_READ_TD</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      从文件读取训练数据错误。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-cant-allocate-mem">
     <strong><code>FANN_E_CANT_ALLOCATE_MEM</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      无法分配内存。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-cant-train-activation">
     <strong><code>FANN_E_CANT_TRAIN_ACTIVATION</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      无法使用已选的激励函数训练。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-cant-use-activation">
     <strong><code>FANN_E_CANT_USE_ACTIVATION</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      无法使用已选的激励函数。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-train-data-mismatch">
     <strong><code>FANN_E_TRAIN_DATA_MISMATCH</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      两个 fann_train_data 结构体之间存在不可调和的差异。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-cant-use-train-alg">
     <strong><code>FANN_E_CANT_USE_TRAIN_ALG</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      不能使用已选的训练算法。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-train-data-subset">
     <strong><code>FANN_E_TRAIN_DATA_SUBSET</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      尝试获取不在训练集内的子集。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-index-out-of-bound">
     <strong><code>FANN_E_INDEX_OUT_OF_BOUND</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      索引超出了界限。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-scale-not-present">
     <strong><code>FANN_E_SCALE_NOT_PRESENT</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      标定参数不存在。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-input-no-match">
     <strong><code>FANN_E_INPUT_NO_MATCH</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      在人工神经网络和数据中的输入神经元个数不匹配。
     </span>
    </dd>

   
   
    <dt id="constant.fann-e-output-no-match">
     <strong><code>FANN_E_OUTPUT_NO_MATCH</code></strong>
     (<span class="type">integer</span>)
    </dt>

    <dd>

     <span class="simpara">
      在人工神经网络和数据中的输出神经元个数不匹配。
     </span>
    </dd>

   
  </dl>

 </p>
</div>
</div></div></body></html>